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图像技术应用广泛,在化工,气象,水利,医学等不同领域都有其独特的应用。现如今图像技术的快速发展不仅仅促进生产力的发展,而且要求工程师更全面的利用图像,分析图像,理解图像,从而为制造业,农业,服务业等相关产业服务。图像分割在图像技术中的基础性作用决定了图像分割的重大研究意义,同时业内学者对图像分割领域的研究也是逐年攀升。图像分割的好坏决定了应用者对图像的理解,也会对接下来的图像进一步分析产生至关重要的影响,因此其重要性不言而喻。纹理分割是图像分割领域中的一大难点。一方面纹理的定义并未形成统一,另一方面目前纹理分割的算法众多,但是分割效果并未达到理想。因此,这些事实决定了对于纹理分割的研究很有必要且非常基础。本文主要研究基于Gabor滤波思想的多图像纹理分割算法,并同时使用Matlab软件搭建了多纹理图像分割软件系统。首先,从纹理分割的角度,归纳总结了常用的纹理分割算法,并对这些算法的优劣程度进行了相关的实验和说明。因为基于Gabor滤波思想的算法更符合人类视觉系统的认知决定了其分割纹理效果的理想性,最终选择了该算法作为提取纹理特征的基础。详细分析了 Gabor滤波算法的思想和原理,对其参数进行了认真的研究,并使用理论分析和大量的文献总结,提出了一种符合实际需求且计算能力不大的参数选取方案。其次,对特征处理和特征聚类关键技术进行了分析与比较。特征处理分为预处理和特征滤波两个方面。其中针对特征滤波选择了 4种不同的滤波算法作进行比较分析,选择较好的滤波算法作为接下来的处理步骤。对于特征聚类,本文总结并比较了不同的聚类方法,并挑选了 K-means聚类作为分割算法基础,并对该算法的两个关键点问题进行了详细的研究和分析。针对单独的使用Gabor提取特征对纹理的分割效果不佳的问题,本文选择使用特征融合技术处理这一问题,本文采用了等比例融合思路,将Gabor特征和位置特征进行融合,同时也对比了 Gabor特征与直方图特征的融合。实验结果表明,这种特征融合的算法可以改善纹理分割结果。最后,本文使用Matlab软件建立了一个基于Gabor滤波思想的多纹理图像分割软件系统框架。并对该系统做了详细的展示分析。